Pandas聚合多索引，然后旋转
Pandas是一个基于Python的数据分析工具库，提供了丰富的数据结构和数据分析功能。在Pandas中，可以使用多索引来对数据进行聚合操作，并且可以通过旋转操作改变数据的结构。
聚合多索引是指在多层次的索引结构下，对数据进行汇总和统计的操作。多索引是指在Pandas中可以使用多个维度的索引来表示数据，例如可以使用两个或多个列作为索引，形成多层次的索引结构。通过多索引，可以更灵活地对数据进行切片、筛选和聚合操作。
旋转是指将数据的行和列进行转换，改变数据的结构。在Pandas中，可以使用旋转操作将数据的行转换为列，或者将列转换为行，以满足不同的分析需求。
Pandas提供了丰富的函数和方法来实现聚合多索引和旋转操作。其中，常用的函数包括groupby、pivot_table和stack/unstack。
- groupby函数：用于按照指定的索引进行分组，并对每个分组进行聚合操作。可以通过指定多个索引来实现多层次的分组和聚合。
- pivot_table函数：用于根据指定的索引和列进行数据透视，将数据重新排列成新的结构。可以通过指定多个索引和列来实现多层次的数据透视。
- stack/unstack方法：用于在多层次索引和列之间进行转换。stack方法可以将列索引转换为行索引，unstack方法可以将行索引转换为列索引。
Pandas的聚合多索引和旋转操作在数据分析和数据处理中非常常见，特别适用于处理多维度的数据和进行复杂的数据分析任务。例如，在金融领域中，可以使用聚合多索引和旋转操作对股票数据进行分组统计和透视分析；在销售领域中，可以使用这些操作对销售数据进行区域、时间和产品的分析。
对于Pandas的聚合多索引和旋转操作，腾讯云提供了云原生的数据分析和处理服务TencentDB for PostgreSQL和TencentDB for MySQL，可以方便地进行数据聚合和旋转操作。您可以通过以下链接了解更多关于TencentDB for PostgreSQL和TencentDB for MySQL的信息：
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如何在' column‘或'index’中使用与'values‘相同的列？
例如：
pd.pivot_table(data, values='Survived', index=['Survived', 'Sex', 'Pclass'],
aggfunc=len, margins=True)
values和index使用相同的列存活。当我尝试运行上面的命令时，我得到
ValueError: Grouper for 'Survived' not 1-dimensio
浏览 1提问于2016-03-15得票数 7
2回答
非索引df包含行基因、包含该基因突变的细胞以及该基因的突变类型：
df = pd.DataFrame({'gene': ['one','one','one','two','two','two','three'],
'cell': ['A', 'A', 'C', 'A', 'B', 'C','A']
浏览 1提问于2016-12-16得票数 0
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1回答
两天来，我一直在尝试重塑一只熊猫的数据。我想把我的多索引数据转换成多列形式，但是使用pd.stack()、pd.unstack()、pd.melt()、.
我有一个通用的多索引数据，如下所示：
import pandas
df = pandas.DataFrame({'Scenario' : ['Scen1', 'Scen1', 'Scen1', 'Scen1',
'Scen1', 'Scen1',
浏览 1提问于2019-02-06得票数 4
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2回答
我有一个数据集，其中包含三种动物的摄食数据，包括动物的标签I (1,2,3)，在每次“用餐”时给出的饲料类型(A，B)和数量(kg)：
Animal FeedType Amount(kg)
Animal1 A 10
Animal2 B 7
Animal3 A 4
Animal2 A 2
Animal1 B 5
Animal2 B 6
Animal3 A 2
在基R中，我可以很容易地输出下面有unique('Ani
浏览 0提问于2014-01-03得票数 7
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与类似，我希望对以下数据进行透视：
foo extra bar baz
0 one x A 1
1 one x B 2
2 one x C 3
3 two y A 4
4 two y B 5
5 two y C 6
结果应该是
extra A B C
one x 1 2 3
two y 4 5 6
这件事能用比
在旋转前将额外的列分开
把它分开
把它合并回旋转数据？
(我希望枢轴命令能够做到这一点，但我的尝试失败了。)
浏览 3提问于2017-01-26得票数 4
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如何在熊猫中计数？
、、、
经过几天的研究，我被困住了。我是Python/Pandas的新手。尝试将数据分析从多个excel表转换为python解决方案。
我在计算新员工在特殊技能方面的学习曲线。为此，我有以下数据集：
COMM_ID -每个通信的唯一数字标识符
技能-交流的范畴-文本
登录-为个人-文本登录
提供-是一份调查，1还是0？
答复-对调查是否有答复，1或0
NOs -反应为阴性，为1或0
在下面，我构建了按SKill、Login和COMM_ID排序的数据，COMM_ID将其按时间顺序排列。然后我以技巧和登录为基础。
我将如何获取数据并将数据切割成两个数据流？一个用于响应，另一
浏览 3提问于2014-12-24得票数 0
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使用Python的pandas库，我导入了一个csv并将多个列设置为我的索引。出乎意料的是，当我显示数据帧时，索引列不再存在，并且我不能使用索引列作为过滤器选项。这让我想知道我是否错误地认为pandas索引类似于SQL索引。
date, exchange, symbol, low, high, open, close, last
exchange和symbol足以唯一标识一行。
它是加快了查找速度，还是添加了一些对stack/unstack/pivot/groupby之类的东西有用的语义信息？它能减少内存使用量吗？
为什么要将日期、交换和符号移出数据帧(并移到索引系列中？)？把它们留在dat
浏览 1提问于2014-09-19得票数 0
1回答
Am从R切换到Python，满足了我的大多数数据分析需求，并遇到了以下问题。可能是我对groupby()的概念理解的结果。
我有一个Pandas数据框架，并试图根据许多列来总结这些数据。下面的代码就是我想要的。
df = df[(df["Lead Source"] != "chase") & (df["Lead Source"] != "SNE")]
ndf = df[["Date", "Lead Source", "Model Group", "Leads"
浏览 0提问于2014-10-01得票数 1
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我有一个简单的Pandas DataFrame，看起来像这样：
Timestamp Value
2017-01-03 00:00:00 13.05
2017-01-03 00:01:00 13.70
2017-01-03 00:02:00 13.07
...
2017-01-27 09:57:00 13.46
2017-01-27 09:58:00 13.43
2017-01-27 09:59:00 13.41
如何将其转置为每天只有一行，以及特定小时和分钟的列(例如，从0到10小时)(时间戳中没有秒，它们都是零)。
到目前为止，我
浏览 1提问于2017-02-01得票数 1
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这是我想要操作的一只熊猫DataFrame：
import pandas as pd
data = {"grouping": ["item1", "item1", "item1", "item2", "item2", "item2", "item2", ...],
"labels": ["A", "B", "C", "A", "B", "C"
浏览 4提问于2017-04-17得票数 3
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2回答
我有一个包含许多列的数据框架。我希望将类别类型列(“系列名称”)中的值转换为列，而不丢失其他列。下面你可以看到我做了什么：
我有这个
我用这个代码：
education_level.pivot(index=education_level.index, columns='Series Name')['Value']
结果是：
因此，我失去了“国家名称”、“国家代码”和“年份”栏。我不想那样。我希望有人能帮我解决这个问题。
我想得到以下最终结果:国家名称-国家代码-年份-类别1-类别2-.意思是，我想得到一个国家一年的数据，排在一起。
浏览 0提问于2019-07-23得票数 2
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我正在尝试重新安排一个DataFrame，它是我使用Pandas自动从json读取的。我找过了，但没有成功。
我有下面的json (为了方便复制/粘贴，保存为字符串)，在'value‘标签下有一堆json对象/字典。
json_str = '''{"preferred_timestamp": "internal_timestamp",
"internal_timestamp": 3606765503.684,
"stream_name": "ctdpf_j_cspp_inst
浏览 0提问于2016-03-16得票数 14
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我有以下数据。
df.head(30)
struct_id resNum score_type_name score_value
0 4294967297 1 omega 0.064840
1 4294967297 1 fa_dun 2.185618
2 4294967297 1 fa_dun_dev 0.000027
3 4294967297 1 fa_dun_semi 2.185591
4 4294967297
浏览 0提问于2015-06-21得票数 57
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这是我拥有的Pandas Dataframe：
Trial Time Condition Status Q Operation
ATAB 09:57:09 HEAT-1255 Jump_starting 34 New
ATAB 09:57:09 HEAT-7319 Farenheit_Rise 0 New
ATAB 09:57:09 HEAT-5005 Surface_Celcius 0 New
ATAB 0
浏览 1提问于2015-03-27得票数 1
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我有一个Pandas Dataframe，行索引器中有MultiIndex，如下所示：
此数据格式是groupby操作的结果，然后从3级MultiIndex.I中切片，希望保留“date”行索引器，但将行索引器的“SlabType”级别转换为列索引器，其不可用值为NaN。
这就是我想要讲的：
要做到这一点，我需要做些什么？此外，如果问题的标题可以改进，请建议如此。
浏览 1提问于2018-06-12得票数 2
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我有(举个例子)这个DataFrame： COLUMN1 COLUMN2 VALUE
0 0102 1020 1
1 0102 1220 8
2 0102 1210 2
3 0103 1020 1
4 0103 1210 3
5 0103 1222 8
6 0104 1020 3
7 0104 1120 2 (实际上，它有大约9000行长。) 在此基础上，我创建了数据透视表，其中的索引是COLUMN1，列是COLU
浏览 72提问于2020-03-21得票数 3
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所以基本上我的数据框中有3列，如下所示： <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 158143 entries, 0 to 203270
Data columns (total 3 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 users 158143 non-null int64
浏览 12提问于2020-04-14得票数 0
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我想要计算数据中2列的百分比。数据框架是：
df1.head()
ssaname ym tch_block call_drop cell_name
0 AAAAAAAAA 201504 0 39 345
1 aaaaaaaaa 201505 2 48 291
2 bbbbbbbbb 201506 2 49 360
3 ccccccccc 201507 4 59 3
浏览 2提问于2015-11-19得票数 0
1回答
我在Pandas中使用电影镜头。我需要打印的矩阵的u.data，一个标签分开的文件在foll。道路
NULL MovieID1 MovieID2 MovieID3
UserID1 Rating Rating Rating
UserID2 Rating Rating Rating
我已经浏览过以下链接
- Dataset是一个非常庞大的系列。
-没有提到行的转置
-尝试使用重新索引，以便在一列中获得NaN值
- df.iloc和df.ix也不起作用
我需要输出，因为它显示了我的评级和NaN (当没有评级)电影w.r.t。用户。
NUL
浏览 8提问于2017-06-28得票数 1
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假设我有这个数据集：
val main_df = Seq(("yankees-mets",8,20),("yankees-redsox",4,14),("yankees-mets",6,17),
("yankees-redsox",2,10),("yankees-mets",5,17),("yankees-redsox",5,10)).toDF("teams","homeruns","hits")
它看起来像这样：
我希望在团队的
浏览 0提问于2020-09-28得票数 0
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